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Cas d'usage

Cinq domaines où un chiffre faux coûte cher.

SynaLemma est conçu pour les décisions qui reposent sur un chiffre : un plan de production, un rappel, un remboursement, une déclaration réglementaire. Voici cinq domaines où c'est le cas, et ce que SynaLemma y change.

01
Industrie et chaîne d'approvisionnement

Stocks, nomenclatures, risque fournisseur.

Les questions

  • Quels assemblages s'arrêtent si ce fournisseur fait défaut ?
  • Quel est le stock réel de ce composant, tous sites confondus ?

Pourquoi un modèle seul se trompe

Une nomenclature est récursive, et le SQL brut rend difficile un parcours juste à n'importe quelle profondeur. L'ERP sous-jacent est souvent ancien, et ses noms de colonnes n'expliquent rien.

Ce que change le harnais

  • La récursion en un cas de base et un cas récursif : un composant requis à n'importe quel niveau, en quelques lignes.
  • Les tables historiques utilisées telles quelles, avec leurs vrais noms. Ni migration, ni copie.
  • Une seule définition du « stock disponible », partagée par le planning, les achats et les agents qui les assistent.

Une définition qu'il conserve SupplierExposure : les assemblages qui s'arrêtent si un fournisseur fait défaut, à tous les niveaux de la nomenclature

02
Aéronautique et défense

Traçabilité et configuration, à tous les niveaux du produit.

Les questions

  • Quels numéros de série portent une pièce de ce lot ?
  • Quels appareils sont concernés si le lot de ce fournisseur est rappelé ?

Pourquoi un modèle seul se trompe

Une structure « tel que construit » descend sur de nombreux niveaux, et la réponse dépend de la configuration valide à une date donnée. Un modèle qui écrit les jointures à la main s'arrête un niveau trop tôt, et rien ne vous le dit.

Ce que change le harnais

  • La structure « tel que construit » modélisée en graphe de connaissances par-dessus les tables que vous avez déjà.
  • Une récursion à tous les niveaux, à la profondeur que vous déclarez, donc qui se termine toujours.
  • Des configurations valides sur une période : ce qui était monté à une date, pas seulement aujourd'hui.
  • Chaque réponse cite sa règle, et la règle a un historique dans git : ce que demande une autorité ou un audit client.
  • Le tout tourne sur vos serveurs, avec un modèle que vous hébergez. Les données sensibles restent où elles sont.

Une définition qu'il conserve « Toute pièce montée remonte à un lot reçu », énoncé une fois et confronté aux données

03
Santé et assurance

Règles de remboursement et contrôle des factures.

Les questions

  • Cette facture est-elle remboursable, et au titre de quelle clause ?
  • Quels dossiers de ce mois sortent de ce que le contrat couvre ?

Pourquoi un modèle seul se trompe

Les règles sont denses, datées, pleines d'exceptions. Un modèle les paraphrase, et sa paraphrase peut changer d'une question à l'autre.

Ce que change le harnais

  • Chaque clause devient une règle nommée, avec la période pendant laquelle elle valait.
  • Des assertions énoncent ce qui ne doit jamais arriver, et nomment le dossier qui les contredit.
  • Chaque décision cite sa règle : ce que demandera un patient, un payeur ou un auditeur.
  • Le tout tourne sur vos serveurs. Les données de santé restent où elles sont.

Une définition qu'il conserve « Un dossier n'est remboursable que si le contrat le couvre », énoncé une fois et confronté aux données

04
Sciences du vivant

Graphes de connaissances et analyse de données expérimentales.

Les questions

  • Quels composés agissent sur une cible impliquée dans cette voie ?
  • Quels échantillons de cette cohorte remplissent tous les critères d'inclusion ?

Pourquoi un modèle seul se trompe

La réponse se trouve à plusieurs relations de distance, à travers de nombreuses tables. Un modèle qui écrit les jointures à la main en oublie une, et le résultat ressemble en tout point à un résultat juste.

Ce que change le harnais

  • Entités et relations modélisées en graphe de connaissances par-dessus les tables que vous avez déjà, sans base graphe à exploiter.
  • Des parcours sur autant de niveaux que vous en déclarez, donc qui se terminent toujours.
  • Des critères d'inclusion écrits une fois, en règles nommées : une analyse se rejoue, se relit et se cite.

Une définition qu'il conserve « Un échantillon n'est dans la cohorte que si son consentement est enregistré », énoncé une fois et confronté aux données

05
Finance industrielle

Valorisation des stocks et coût de revient, défendables devant un auditeur.

Les questions

  • Quelle était la valeur de notre stock, par site, à la fin du trimestre ?
  • Combien coûte la fabrication d'un Cargo C2, composant par composant ?

Pourquoi un modèle seul se trompe

Un composant a un coût standard, un dernier prix d'achat et un coût moyen pondéré, dans trois tables différentes, et un seul sert à la finance pour valoriser le stock. Le modèle voit trois colonnes plausibles et en choisit une.

Ce que change le harnais

  • Une règle nommée par chiffre, sur laquelle s'appuient toutes les autres règles et toutes les questions.
  • La traçabilité de la réponse jusqu'aux tables sources, règle par règle.
  • Les définitions tranchées sont verrouillées, et chaque changement est daté et attribué.
  • Le raisonnement dans le temps : ce qui était vrai à une date, pas seulement aujourd'hui.

Une définition qu'il conserve StockValueBySite · ∀ s v, StockValueBySite s v → v ≥ 0

Le fil conducteur

Votre domaine n'est pas sur cette page ? Cherchez trois signes.

Des définitions qui comptent

Un terme que tout le monde emploie et que personne ne définit pareil : actif, éligible, disponible, à risque.

Des données dans des systèmes relationnels

Des tables que vous exploitez déjà, souvent anciennes. Rien n'a besoin de bouger pour que SynaLemma y travaille.

Quelqu'un qui répond du chiffre

Une personne à qui l'on demandera d'où vient ce chiffre, et à qui il faut mieux que « c'est l'IA qui l'a dit ».

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